KI-Regulierung in der Schweiz — was sich ändert, was es bedeutet und was zu tun ist.
Künstliche Intelligenz transformiert Schweizer Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und öffentliche Verwaltung. Doch mit der Einführung kommt die Verantwortung. Regulierungsbehörden — von der FINMA bis zu kantonalen Behörden — verlangen von Organisationen den Nachweis, dass ihre KI-Systeme zuverlässig, konsistent und innerhalb definierter Grenzen funktionieren.
Javai.ch beleuchtet die regulatorische Landschaft für KI in der Schweiz und erklärt — in praktischen, nicht-technischen Begriffen — was Organisationen wissen müssen. Erfahren Sie mehr darüber, warum probabilistisches Testen für die Schweizer Regulierung wichtig ist.
Haben Sie Fragen? Kontaktieren Sie uns.
Wie die Erwartungen der FINMA an Modellrisikomanagement und KI-Governance Schweizer Finanzinstitute betreffen — und welche nachweisbaren Testbelege erforderlich sind.
Der internationale Standard für KI-Managementsysteme. Was er in Bezug auf Leistungsmessung, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung von KI-Systemen verlangt.
Warum traditionelles Pass/Fail-Testen die regulatorischen Anforderungen an KI nicht erfüllen kann. Eine Einführung in statistische Ansätze, die prüfbare, reproduzierbare Nachweise liefern.
UN-Treffen im April legten vier Spannungen der KI-Governance offen: Wer hat die Infrastruktur und Kapazität, um KI zu entwickeln? Wie sollte Daten grenzübergreifend gesteuert werden? Können Entwicklungsländer auf Technologie zugreifen und diese übertragen? Und ob Regulierung KI lenkt oder einschränkt. Diese Fragen werden die globalen KI-Gipfel im Juli prägen – und die Antworten könnten internationale KI-Politik jahrelang gestalten.
Microsoft 365 E7 macht KI-gestützte Produktivität im Frontoffice kommerziell zugänglich. Doch für eine Schweizer Privatbank ist die Lizenz der einfache Teil. Vertraulichkeit, Datensouveränität, FINMA-Erwartungen und der US CLOUD Act bestimmen, ob und wie Copilot sicher eingesetzt werden kann.
Die NASA-Risikomatrix hat zwei Achsen. Auswirkung ist handhabbar. Wahrscheinlichkeit — insbesondere bei stochastischen KI-Systemen — nicht. Regulierungsbehörden verlangen jetzt quantitative Nachweise, und probabilistisches Testen ist der Weg dorthin.